空气污染是指一些危害人体健康及周边环境的物质对空气所造成的污染，包括气体、固体或液体悬浮物等。空气是由多种化学物质所组成，最普遍的元素是氮，其次是氧。当空气中的对人体健康有害的化学物质达到危害人体健康和环境的程度，就是空气污染。其中超标的PM2.5更是直接进入人的肺部和心血管，危害人体健康。
要想控制空气污染，首先必须分析了解空气中污染物质的成分和来源。而这些污染物质的来源是很复杂的，尤其在人口密集的城市区域，包括汽车尾气，建筑扬尘，工业废气排放和生活燃煤等等。在这种情况下，仅靠为数不多的地面观测站监测来做分析是不够的（例如，北京市面积近17,000平方公里，只有38个监测站。青岛市11,000千平方公里只有13个站）。虽然可以24小时监测，但是这样稀疏的空间数据很难用来确定污染源，描述空气污染的详细分布。
卫星遥感技术为我们提供了大面积同步监测的图像数据，从而可以揭示空气污染详细的分布结构。通过各个地点空气污染发生的强度，我们有可能推断出污染物质来源和起因。进一步可以得出结论，并提出解决方案。
图1，卫星图像：中国河北省灵石县
为了说明汽车尾气对空气污染的贡献，我们从ESRI图像数据库截取了地处山区的中国河北省晋中市灵石县，主要包含公路和高速公路的卫星图像（图1）。虽然由于没有现场同步观测数据，不能进行非常严格的分析计算，但是在这幅卫星图像中，与城市区域相比，建筑扬尘，工业废气的排放和生活燃煤影响很小，基本可以忽略不计。另外，可以看出天气晴朗，风也很小，所以空气污染的扩散不强，没有雾，只有霾。也证明卫星图像中的强散射主要是由人类活动造成的，与天气因素无关。由于那时京昆高速公路G5还没有建成，所以自北向南的G108国道必定很繁忙(图1) 。从图1中，通过目视，可以明显地看出沿着公路的霾比周围的山区要严重。由此推定，这幅图像中的污染源应当主要是低空的汽车尾气造成的。
图2，去霾之后的灵石县的卫星图像
采用软件COOL（Controllable Objectively OptimizedLessening/removing-haze），将由霾引起的污染从卫星图像中分离出来。我们得到了比较清晰的卫星图像（图2）。与图1相比，卫星图像中的霾已经被去除。只要稍作辐射量标准化处理或者色彩调整，就可以得到一幅晴晰的卫星图像。可以用于卫星图像数据的定量分析，也可以用于制作卫星地图。
图3, 根据分离出的霾层计算出的霾分布系数（Haze Index）
图3是根据分离出的霾层计算出的霾分布系数（HazeIndex）。霾系数用来表示霾的强弱，通过与地面同步观测资料的统计定标分析，可以确定霾在低层空气中的定量分布。图4是更新之后的Google地图和公路示意图的叠加。其中主要是高速公路，包括以后建成的G5大运高速和铁路。对比图3和图4，可以看出霾指数的分布沿着高速公路呈现非常高的值。没有在Google地图中标示出的乡间公路，霾系数也呈现比较高的值和有限的扩散。而旁边的大岳山国家森林公园，霾指数为零，显示出森林对环境净化的重要作用。森林区域空气环境的安全性显而易见。因此在城市区域空气污染严重的时候，建议大家假期多到森林中去，呼吸新鲜空气，净化和保养自己的肺部和呼吸道。
图4，更新之后的Google地图（公路示意图，包括当时还没有的G5高速公路）
在这些典型地区，通过地面的同步观测，包括车辆的通过数量和平均速度等参数，选择良好的天气条件，配合高分辨率的卫星图像分析，可以估算出汽车尾气对霾分布的贡献（当然这不是一个简单的工作！）。一旦汽车尾气（或者交通流量,Traffic Volume）与霾分布的关系确定，在城市的局部区域，根据这些关系，将霾污染中的汽车尾气的影响分离或者减除，从而可能分析其它非汽车尾气效应对霾污染的贡献。稍后我们将采用比较新的高分辨率卫星图像（G5高速公路建成通车之后），对这个区域进行进一步的分析。
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